import { ChatPromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import { ChatOllama } from "@langchain/community/chat_models/ollama";
import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";

const s3 = Date.now()
const pageContent = "何重洋，是一个程序员，工作几年后转行做的程序员。先写java后来转go，也能写vue，熟悉逻辑编写，但是页面能力不行。电 话号码：18571639109，生日1991-09-09.喜欢边听歌边写代码。正在写一个开源项目miao-pro,目标是今年写完。他会常常提醒自己：不要认为自己做的事没有意义，有 些事做了才知道有没有用。只要进步一点点，就能超过很多人。"
const chatPrompt = ChatPromptTemplate.fromMessages([
    ["system", "你是一个私人信息助理。请根据文档提示信息回答用户的问题.文档内容如下：{docs}"],
    ["user","何重洋今年多大"]
  ]);
const formattedChatPrompt = await chatPrompt.formatMessages({
    docs: pageContent,
});
const qwen = new ChatOllama({
    baseUrl: "http://117.72.38.226:11434", // Default value
    model: "qwen:4b", // Default value
});

const result = await qwen
  .pipe(new StringOutputParser()).invoke(formattedChatPrompt)

const s4 = Date.now()
console.log(result)
console.log("llm回答问题耗时：",s4-s3," 毫秒")
